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4. Maschinelles Lernen

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Damian Borth
Eyke Hüllermeier
Göran Kauermann
Erschienen in
Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis
Verlag
Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Das Kapitel bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen des Maschinellen Lernens (ML), einschließlich seiner historischen Wurzeln in Statistik und künstlicher Intelligenz. Es unterscheidet zwischen überwachtem, unüberwachtem und semi-überwachtem Lernen und erläutert Methoden wie Regression, Generalisierte Lineare Modelle und Bayes Modelle. Besonders hervorgehoben werden die historischen Entwicklungen und die praktische Anwendbarkeit der Methoden. Das Kapitel schließt mit einer Einführung in nichtparametrische Lernverfahren wie Entscheidungsbäume und Regelsysteme, die eng mit der klassischen KI verbunden sind. Es bietet einen tiefgehenden Einblick in die verschiedenen Ansätze und Methoden des ML und ist sowohl für Forscher als auch für Praktiker von Interesse.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Maschinelles Lernen
Verfasst von
Damian Borth
Eyke Hüllermeier
Göran Kauermann
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis

Print ISBN: 978-3-662-66277-9

Electronic ISBN: 978-3-662-66278-6

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-66278-6_4
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